基于PSO和贝叶斯分类器的配电网高阻接地故障识别技术

• 作者: 翁月莹 肖新华 许倩 陈翔宇
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 高阻接地故障 粒子群算法 小波变换 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TM93
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2020.002.008

摘要

提出了一种基于粒子群优化算法和贝叶斯的配电网高阻接地故障识别方法,该方法首先采用离散小波变换构造配电网电压和电流的时频矩阵,提取出反映高阻接地故障的特征量.采用粒子群算法对贝叶斯分类器进行特征空间优化,提高分类准确性和计算时效性.各类典型工况下的仿真和实验结果表明该识别方法的正确率大于95％,可有效处理绝缘子泄漏电流、电容器投切以及非线性负荷等干扰因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖新华		2	11	1.0	2.0
2	许倩		3	7	2.0	2.0
3	陈翔宇		4	1	1.0	1.0
4	翁月莹		2	0	0.0	0.0